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Low Tensor Rank Adaptation of Kolmogorov-Arnold Networks
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内容提要
本研究提出低张量秩适应（LoTRA）方法，优化Kolmogorov-阿诺德网络在迁移学习中的微调过程，通过自适应学习率策略提升训练效率，并验证其在偏微分方程等任务中的有效性。
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关键要点
- 本研究提出低张量秩适应（LoTRA）方法，优化Kolmogorov-阿诺德网络在迁移学习中的微调过程。
- 通过Tucker分解启发和低张量秩结构的理论分析，提升训练效率。
- 研究发现使用相同的学习率导致训练效率低下，因此提出了自适应学习率策略。
- 验证了LoTRA在解决偏微分方程和其他任务中的高效性与可表达性。
- LoTRA促进了模型缩减和性能提升。
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